2024/2025





От автоматизации эксперимента к решению уравнений (Python и Wolfram Mathematica)
Статус:
Общеуниверситетский факультатив
Кто читает:
Факультет физики
Когда читается:
3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех
Язык:
русский
Кредиты:
5
Программа дисциплины
Аннотация
Навыки программирования в том или ином виде необходимы практически каждому современному ученому. В первой части курса мы рассмотрим задачи автоматизации эксперимента, общения с лабораторными приборами и работы сполученными данными с помощью языка программирования Python. Во второй части курса будут рассмотрены задачичисленного и аналитического решения уравнений (в т.ч. решение задач методом размерности), взятия рядов и интегралов,построения качественных графиков и фитирования при помощи системы компьютерной алгебры Wolfram Mathematica. На дисциплину предусмотрен отбор. Предпочтение отдается студентам следующих направлений подготовки Московского кампуса:Направления для отбора на факультатив:• 03.03.02 Физика• 04.03.01 Химия• 06.03.01 Биология• 05.03.02 География• 01.03.01 Математика• 01.03.02 Прикладная математика и информатика• 01.03.04 Прикладная математика• 09.03.01 Информатика и вычислительная техника• 09.03.04 Программная инженерия• 10.03.01 Информационная безопасность• 11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи
Цель освоения дисциплины
- Научиться снимать данные с лабораторного оборудования при помощи Python • Овладеть базовыми конструкциями языка Wolfram Mathematica • Научиться обрабатывать данные и визуализировать полученные результаты
Планируемые результаты обучения
- Научить снимать данные с лабораторного оборудования при помощи Python
- Уметь Пакетами Matplotlib, SciPy, NumPy обрабатывать и визуализировать данные
- Уметь численно и аналитически решать уравнения, брать суммы и интегралы с помощью языка Wolfram Mathematica
- Уметь строить с помощью языка Wolfram Mathematica графики и кастомизировать их
Содержание учебной дисциплины
- Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas.
- Общение с приборами через pyserial и pyvisa. Работа с Arduino и Raspberry Pi Pico.
- Общение с инструментами в локальной сети и сети Интернет. Общение с базами данных
- Разделение потоков и использование нескольких ядер процессора в Python для работы с приборами
- Зачем нужна Mathematica? Установка. Математические операции с символьными выражениями. Интеграция Wolfram Alpha. Функции. Чистые функции. Компиляция и параллелизм
- Работа с единицами измерения. Решение задач методом размерности в Mathematica. Списки. Листы. Таблицы. Матрицы. Матричная экспонента.
- Численное интегрирование и суммирование. Численное решение дифференциальных уравнений. Импортирова- ние данных. Графики в Mathematica. Кастомизация. Фитирование. Базовая работа с фигурами. Функция Manipulate
- Установка библиотек. MaTeX. SciDraw. Кастомизация графиков в SciDraw.
Элементы контроля
- Домашнее заданиеДля получения 5 баллов достаточно идеально выполнить 4 домашних задания. Плохо решенные домашние задания можно компенсировать решением дополнительных задач. Оценка за данную часть не может превышать 5 баллов (т. е. формула min(5, накоп)).
- Домашнее заданиеДля получения 5 баллов достаточно выполнить 4 домашних задания. Оценка за данную часть не может превышать 5 баллов (т. е. формула min(5, накоп)).
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 3rd module1 * Домашнее задание
- 2024/2025 4th module1 * Домашнее задание
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Andrew Bird, Dr Lau Cher Han, Mario Corchero Jiménez, Graham Lee, & Corey Wade. (2019). The Python Workshop : A New, Interactive Approach to Learning Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2291496
- The mathematica book, Wolfram, S., 1999
Рекомендуемая дополнительная литература
- S.L. Hamilton. (2019). Pythons. [N.p.]: A&D Xtreme. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1729879